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- 基于子空间的MIMO-OFDM系统的盲信道估计，可直接运行
subspace_mimo
- 衰落信道下的盲估计研究\MIMO-OFDM,mimo子空间仿真程序-ofdm
subspace_OFDM
- 衰落信道下的盲估计研究\MIMO-OFDM,ofdm子空间仿真程序-ofdm
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- 在多径分量数确定的前提下,MIMO-OFDM系统采用传统的基于导频辅助和盲信道估计算法能获得较好性能。实际无线环境中,多径分量数目与幅度都是时变的,则传统信道估计方法不再适用。该文采用随机集理论建模MIMO-OFDM系统信道多径分量数的变化和MIMO信道。基于此模型提出了集中粒子空间重采样方法(CRS),在保留大概率粒子抽样样本的同时主动抛弃小概率抽样样本,以获得更为准确的真实样本逼近。并提出了基于集中重采样Rao-Blackwellised粒子滤波的信道估计方法(RBPFC)。仿真结果表明:所
Linear-Prediction-Based-Semi
- 基于线性预测的半盲信道,摘要----本文是讲MIMO - OFDM系统半盲信道估计方法。这新方法利用线性预测获得该系统中的信道矩阵盲约束以及最小二乘近似的训练信号。-Linear Prediction Based Semi
Identification-Method-for-MIMO-OFDM-
- 对于多输入多输出系统, 传统的基于训练序列的信道辨识方法为跟踪信道的变化, 必须 发送大量冗余信息, 传输效率较低 而基于子空间的纯盲方法又带有不可避免的模糊性, 辨识结果 精度不够。在子空间法的基础上, 利用少量训练符号估计出模糊矩阵, 以此矫正子空间法得到的结 果。仿真结果显示: 在保证辨识精度的前提下, 该方法减少了训练符号等冗余, 提高了传输效率。-In o rder to t rack the channel variat ion of MIMO OFDM
blind16qamsub
- 16qam的mimo系统信道估计误码率比较，方法是盲估计-Blind estimation of the 16QAM MIMO system channel estimation error rate comparison
arawsvction
- 基于子空间的MIMO-OFDM系统的盲信道估计,可直接运行()